package com.xiongtian.huffmanCode;

import java.io.*;
import java.util.*;

/**
 * @author xiongtian
 * @version 1.0
 * @date 2021/4/28 16:54
 */
public class HuffmanCode {
    public static void main(String[] args) {

        String content = "i like like like java do you like a java";
        byte[] contentBytes = content.getBytes();
        System.out.println(contentBytes.length); // 40

        // 分布过程
        /*List<Node> nodes = getNodes(contentBytes);
        System.out.println(nodes);

        // 测试一把，创建的赫夫曼树
        System.out.println("赫夫曼树");
        Node huffmanTreeRoot = createHuffmanTree(nodes);
        System.out.println("前序遍历");
        preOrder(huffmanTreeRoot);

        // 测试是否生成对应的哈夫曼编码
        Map<Byte, String> huffmanCodes = getCodes(huffmanTreeRoot);
        System.out.println("生成的哈夫曼编码表：" + huffmanCodes);

        // 测试
        byte[] huffmanCodeBytes = zip(contentBytes, huffmanCodes);
        System.out.println("huffmanCodeBytes: "+ Arrays.toString(huffmanCodeBytes)); // 17*/

        // 测试哈夫曼的压缩
      /*  byte[] huffmanCodeBytes = huffmanZip(contentBytes);
        System.out.println("huffmanCodeBytes: " + Arrays.toString(huffmanCodeBytes)); // 17

        byte[] source = decode(huffmanCodes, huffmanCodeBytes);
        System.out.println("原来的字符串：" + new String(source));*/

        // 测试哈夫曼压缩文件

        String srcFile = "D:\\pojie\\penguins.jpg";
        String destFile = "D:\\pojie\\dst.zip";
        zipFile(srcFile, destFile);
        System.out.println("压缩完成 successful ！");

        String zipFile = "D:\\pojie\\dst.zip";
        String dstFile = "D:\\pojie\\penguins2111.png";
        unZipFile(zipFile, dstFile);
        System.out.println("解压完成 successful ！");


    }

    /**
     * @param bytes 接收一个字节数组
     * @return 返回的就是List形式
     */
    private static List<Node> getNodes(byte[] bytes) {
        // 1.先创建一个ArrayList
        ArrayList<Node> nodes = new ArrayList<>();
        // 遍历bytes,统计每一个byte出现的次数 -> map
        HashMap<Byte, Integer> counts = new HashMap<>();
        for (byte b : bytes) {
            Integer count = counts.get(b);
            if (count == null) { // Map还没有这个字符数据
                counts.put(b, 1);
            } else {
                counts.put(b, count + 1);
            }
        }
        // 把每一个键值转成Node对象，并加入nodes集合
        // 遍历map
        for (Map.Entry<Byte, Integer> entry : counts.entrySet()) {
            nodes.add(new Node(entry.getKey(), entry.getValue()));
        }
        return nodes;
    }

    // 可以通过list,创建对应的赫夫曼树
    private static Node createHuffmanTree(List<Node> nodes) {
        while (nodes.size() > 1) {
            // 排序,从小到大
            Collections.sort(nodes);
            // 取出第一颗最小的二叉树
            Node leftNode = nodes.get(0);
            // 取出第二颗最小的二叉树
            Node rightNode = nodes.get(1);

            // 创建一棵新的二叉树，他的根节点 没有data只有权值
            Node parent = new Node(null, leftNode.weight + rightNode.weight);
            parent.left = leftNode;
            parent.right = rightNode;

            // 将已经处理的两颗二叉树删除
            nodes.remove(leftNode);
            nodes.remove(rightNode);
            // 将新的二叉树加入到nodes中
            nodes.add(parent);
        }
        // nodes 最后的节点，就是赫夫曼树的根节点
        return nodes.get(0);
    }

    // 生成的赫夫曼树对应的赫夫曼编码
    // 思路分析：
    // 1. 将赫夫曼编码表存放在Map中，(Map<Byte,String>) 形式
    // 32->01 97->100 100->11000  ...
    static Map<Byte, String> huffmanCodes = new HashMap<>();
    // 2. 在生成赫夫曼编码表时，需要去拼接路径，定义一个StringBuilder存储某个叶子节点的路径
    static StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder();

    // 为了调用方便，我们重载getCodes
    private static Map<Byte, String> getCodes(Node root) {
        if (null == root) {
            return null;
        }
        // 处理root的左子树
        getCodes(root.left, "0", stringBuilder);
        // 处理右子树
        getCodes(root.right, "1", stringBuilder);
        return huffmanCodes;
    }

    /**
     * 功能：将传入的node节点的所有叶子节点的赫夫曼编码得到，并放入到huffmanCodes集合
     *
     * @param node          传入节点
     * @param code          路径：左子节点是0，右子节点是1
     * @param stringBuilder 用于拼接路径的
     */
    private static void getCodes(Node node, String code, StringBuilder stringBuilder) {
        StringBuilder stringBuilder2 = new StringBuilder(stringBuilder);
        // 将code加入到StringBuilder
        stringBuilder2.append(code);
        if (null != node) { // 如果node等于空不处理
            // 判断当前node时叶子节点还是非叶子节点
            if (null == node.data) { // 非叶子节点
                // 递归处理
                // 向左递归
                getCodes(node.left, "0", stringBuilder2);
                // 向右递归
                getCodes(node.right, "1", stringBuilder2);
            } else { // 叶子节点
                // 表示找到了某个叶子节点的最后
                huffmanCodes.put(node.data, stringBuilder2.toString());
            }
        }
    }

    // 编写一个方法，将字符串对应的byte[]数组,通过生成的赫夫曼编码表，返回一个赫夫曼编码处理后的byte数字

    /**
     * @param bytes        这时原始的字符串对应的 byte[]
     * @param huffmanCodes 生成的赫夫曼编码map
     * @return 返回赫夫曼编码处理后的 byte[]
     * 举例： String content = "i like like like java do you like a java"; =》 byte[] contentBytes = content.getBytes();
     * 返回的是 字符串 "1010100010111111110010001011111111001000101111111100100101001101110001110000011011101000111100101000101111111100110001001010011011100"
     * => 对应的 byte[] huffmanCodeBytes  ，即 8位对应一个 byte,放入到 huffmanCodeBytes
     * huffmanCodeBytes[0] =  10101000(补码) => byte  [推导  10101000=> 10101000 - 1 => 10100111(反码)=> 11011000= -88 ]
     * huffmanCodeBytes[1] = -88
     */
    private static byte[] zip(byte[] bytes, Map<Byte, String> huffmanCodes) {

        // 1.利用 huffmanCodes 将 bytes 转成 赫夫曼编码对应的字符串
        StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder();
        // 遍历bytes数组
        for (byte b : bytes) {
            stringBuilder.append(huffmanCodes.get(b));
        }

        // 将 “1010100010111... “ 转成一个byte数组
        // 统计返回byte[] 哈夫曼编码的长度
        // 一句话解决 int len = (stringBuilder.length() + 7) / 8
        int len;
        if (stringBuilder.length() % 8 == 0) {
            len = stringBuilder.length() / 8;
        } else {
            len = stringBuilder.length() / 8 + 1;
        }

        // 创建一个存储压缩后的byte数组
        byte[] huffmanCodeBytes = new byte[len];
        int index = 0; // 记录是第几个byte
        for (int i = 0; i < stringBuilder.length(); i += 8) { // 因为是每8位对应一个byte所以步长应该是 +8
            String strByte;
            if (i + 8 > stringBuilder.length()) { // 不够8位
                strByte = stringBuilder.substring(i, stringBuilder.length());
            } else {
                strByte = stringBuilder.substring(i, i + 8);

            }

            // 将strByte转换成byte数组，放入到huffmanCodeBytes
            huffmanCodeBytes[index] = (byte) Integer.parseInt(strByte, 2);
            index++;
        }
        return huffmanCodeBytes;
    }

    // 使用一个方法，将前面的方法封装起来，便于我们的调用

    /**
     * @param bytes 原始的字符串对应的字节数组
     * @return 经过赫夫曼编码处理后的字节数组（压缩后的数组）
     */
    private static byte[] huffmanZip(byte[] bytes) {
        List<Node> nodes = getNodes(bytes);
        // 根据nodes 创建赫夫曼树
        Node huffmanTreeRoot = createHuffmanTree(nodes);
        // 根据赫夫曼树创建对应的赫夫曼编码
        Map<Byte, String> huffmanCodes = getCodes(huffmanTreeRoot);
        // 根据生成的赫夫曼编码进行压缩，压缩得到压缩后的赫夫曼编码字节数组
        byte[] huffmanCodeBytes = zip(bytes, huffmanCodes);
        return huffmanCodeBytes;
    }

    //完成数据的解压
    //思路
    //1. 将huffmanCodeBytes [-88, -65, -56, -65, -56, -65, -55, 77, -57, 6, -24, -14, -117, -4, -60, -90, 28]
    //   重写先转成 赫夫曼编码对应的二进制的字符串 "1010100010111..."
    //2.  赫夫曼编码对应的二进制的字符串 "1010100010111..." =》 对照 赫夫曼编码  =》 "i like like like java do you like a java"

    /**
     * 将一个byte转成二进制的字符串
     *
     * @param flag 标志是否需要补高位，如果是true，表示需要补高位，如果是false，表示不补,如果谁最后一个字节不需要补高位
     * @param b    传入的 byte
     * @return 是该b 对应的二进制的字符串(注意是按补码返回)
     */
    private static String byteToBitString(boolean flag, byte b) {
        // 使用变量保存 b
        int temp = b; // 将b转为 int

        // 如果是正数，还存在一个补高位的问题
        if (flag) {
            temp |= 256; // 按位与 256 => 1 0000 0000 | 0000 0001 temp = 1 0000 0001
        }
        String str = Integer.toBinaryString(temp); // 这个地方返回的是temp对应的二进制补码
        if (flag) {
            return str.substring(str.length() - 8);
        } else {
            return str;
        }
    }
    // 编写一个方法完成对压缩数据的解码

    /**
     * @param huffmanCodes 哈夫曼编码
     * @param huffmanBytes 哈夫曼编码后得到的字节数组
     * @return 原来字符串对应的数组
     */
    private static byte[] decode(Map<Byte, String> huffmanCodes, byte[] huffmanBytes) {

        //  1. 先得到huffmanBytes 对应的二进制的字符串，形式如： 1010100010111...
        StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder();
        // 将byte数组转成二进制的字符串
        for (int i = 0; i < huffmanBytes.length; i++) {
            byte b = huffmanBytes[i];
            // 判断是不是最后一个字节
            boolean flag = (i == huffmanBytes.length - 1);
            stringBuilder.append(byteToBitString(!flag, b));
        }
        System.out.println("赫夫曼字节数组对应的二进制字符串：" + stringBuilder.toString());

        // 把字符串按照指定的赫夫曼编码进行解码
        // 把赫夫曼编码表进行调换，因为要进行反向查询 a -> 100 100 -> a
        Map<String, Byte> map = new HashMap<>();
        for (Map.Entry<Byte, String> entry : huffmanCodes.entrySet()) {
            map.put(entry.getValue(), entry.getKey());
        }
        System.out.println("map: " + map);

        // 创建一个集合存放byte
        List<Byte> list = new ArrayList<>();
        // i 可以理解成就是索引，扫描stringBuilder
        for (int i = 0; i < stringBuilder.length(); ) {
            int count = 1; // 小的计数器
            boolean flag = true;
            Byte b = null;
            while (flag) {
                // 递增的取出key
                String key = stringBuilder.substring(i, i + count); // i 不动，让count移动，直到匹配到一个字符
                b = map.get(key);
                if (null == b) {
                    count++;
                } else { // 匹配到了
                    flag = false;
                }
            }

            list.add(b);
            i += count; // 直接移动到count的位置
        }
        // 当for循环结束后，我们list里面就存储了所有的字符 "i like like like java do you like a java";
        // 把list中的数据放如byte[] 中并返回
        byte[] b = new byte[list.size()];
        for (int i = 0; i < b.length; i++) {
            b[i] = list.get(i);
        }
        return b;
    }

    // 编写方法，对一个文件进行压缩

    /**
     * @param srcFile  传入的希望压缩的文件的全路径
     * @param destFile 压缩后将压缩文件放到哪个目录下
     */
    public static void zipFile(String srcFile, String destFile) {

        // 创建输出流
        OutputStream os = null;
        // 创建一个文件的输入流
        FileInputStream is = null;

        ObjectOutputStream oos = null;
        try {
            is = new FileInputStream(srcFile);
            // 创建一个和源文件大小一致的byte数组
            byte[] b = new byte[is.available()];
            // 读取文件
            is.read(b);
            // 直接对源文件进行压缩
            byte[] huffmanBytes = huffmanZip(b);

            // 创建文件的输出流，存放压缩文件
            os = new FileOutputStream(destFile);
            // 创建一个和文件输出流相关联的ObjectOutPutStream
            oos = new ObjectOutputStream(os);

            // 把赫夫曼编码后的数组写入压缩文件
            oos.writeObject(huffmanBytes); // 我们是先把huffmanBytes放进去的

            // 这里我们以对象流的方式写入赫夫曼的编码，是为了以后我们恢复源文件时使用
            // 注意一定要把赫夫曼编码写入压缩文件
            oos.writeObject(huffmanCodes);

        } catch (Exception e) {
            System.out.println(e.getMessage());
        } finally {
            try {
                if (null != is) {
                    is.close();
                }
            } catch (IOException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            try {
                if (null != oos) {
                    oos.close();
                }
            } catch (IOException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            try {
                if (null != os) {
                    os.close();
                }
            } catch (IOException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }

    }

    // 编写方法，完成对压缩文件的解压

    /**
     * @param zipFile 准备解压的文件
     * @param dstFile 将文件解压到哪个位置
     */
    public static void unZipFile(String zipFile, String dstFile) {
        // 定义文件的输入流
        InputStream is = null;
        // 定义一个对象输入流
        ObjectInputStream ois = null;
        // 定义一个文件的输出流
        OutputStream os = null;

        try {
            // 创建文件输入流
            is = new FileInputStream(zipFile);
            // 创建一个和is关联的对象输入流
            ois = new ObjectInputStream(is);
            // 读取byte数组 huffmanBytes
            byte[] huffmanBytes = (byte[]) ois.readObject();
            // 读取赫夫曼编码表
            Map<Byte, String> huffmanCodes = (Map<Byte, String>) ois.readObject();

            // 解码
            byte[] bytes = decode(huffmanCodes, huffmanBytes);
            // 将bytes写入到目标文件
            os = new FileOutputStream(dstFile);
            // 写数据到文件中
            os.write(bytes);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            try {
                if (null != os) {
                    os.close();
                }
            } catch (IOException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            try {
                if (null != ois) {
                    ois.close();
                }
            } catch (IOException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            try {
                if (null != is) {
                    is.close();
                }
            } catch (IOException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }

    // 前序遍历的方法
    private static void preOrder(Node root) {
        if (null == root) {
            System.out.println("Huffman树为空");
            return;
        }
        root.preOrder();
    }
}

// 创建Node，带数据和权值
class Node implements Comparable<Node> {
    Byte data; // 存放数据本身，比如 ‘a’  => 97 ' ' => 32
    int weight; // 权值，表示字符出现的次数
    Node left;
    Node right;

    public Node(Byte data, int weight) {
        this.data = data;
        this.weight = weight;
    }

    @Override
    public int compareTo(Node o) {
        // 从小到大排
        return this.weight - o.weight;
    }

    @Override
    public String toString() {
        return "Node{" +
                "data=" + data +
                ", weight=" + weight +
                '}';
    }

    // 前序遍历
    public void preOrder() {
        System.out.println(this.toString());

        if (null != left) {
            this.left.preOrder();
        }
        if (null != right) {
            this.right.preOrder();
        }
    }
}